Qu'est-ce qu'un algorithme d'apprentissage automatique ?
Un algorithme d'apprentissage automatique est un modèle utilisé par une machine pour accomplir une tâche. En utilisant un algorithme d'apprentissage automatique, les machines en apprennent davantage sur un problème grâce à des échantillons de données. Ces données sont ensuite utilisées pour prédire les résultats futurs. Pour ce faire, elles rassemblent les résultats antérieurs et les utilisent pour suggérer ce qui pourrait se produire à l'avenir.
Il existe généralement quatre catégories d'algorithmes d'apprentissage automatique. Celles-ci sont basées sur le niveau d'indépendance de l'algorithme. Parmi ces classes, il existe environ 10 types principaux d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ils sont utilisés pour atteindre différents objectifs. La disponibilité des données influe également sur le choix de l'algorithme d'apprentissage automatique à utiliser. Plusieurs types peuvent être testés avant d'en choisir un. Différents types peuvent aboutir au même résultat.
Un large éventail de personnes, d'institutions et d'entreprises sont impliquées dans l'étude de problèmes intéressants liés à l'apprentissage automatique. Cette pluralité est nécessaire pour permettre une approche aussi large que possible de la résolution des problèmes. Un algorithme d'apprentissage automatique gagne à être testé en permanence. Ce processus lui permet de trouver d'éventuelles erreurs. Il peut alors affiner son degré de précision. La confiance dans un algorithme est très importante pour son utilisation à grande échelle.
Il peut être coûteux et difficile de créer des API d'apprentissage automatique. Heureusement, de grandes entreprises ont mis en place ces structures. Tout le monde peut y construire et tester un algorithme d'apprentissage automatique. Des informations sur ces plateformes de test sont disponibles en ligne, notamment sur le wiki Azure consacré à l'apprentissage automatique. La recherche dans ce domaine contribue à développer les idées de projets d'IoT et d'apprentissage automatique. Ces utilisations auront des avantages très concrets dans la vie de tous les jours.
Une fois que l'architecture du pipeline d'apprentissage automatique est créée, elle est généralement évolutive. Cela signifie que l'algorithme d'apprentissage automatique peut s'améliorer avec davantage de données. Les améliorations apportées au traitement des données facilitent l'amélioration d'un algorithme d'apprentissage automatique. Les nouvelles méthodes de construction de systèmes augmentent également la vitesse et la précision d'un algorithme d'apprentissage automatique. L'"apprentissage en profondeur" créé par les réseaux neuronaux artificiels, par exemple, copie l'architecture du cerveau.
